Caracterización por Microscopia Electrónica de Barrido del recubrimiento no electrolítico de níquel (Electroless Nickel) sobre piezas de hierro boronizado
Bibliographic record
Abstract
ResumenEl presente estudio es un primer acercamiento para determinar la factibilidad en el uso del recubrimiento denominado electroless nickel, como una opción para el reforzamiento anticorrosivo de piezas boronizadas, las cuales pueden presentar microgrietas durante su uso normal.Para este estudio, se evaluó si hay difusión del recubrimiento en el compuesto intermetálico.Se emplearon muestras industriales de tubería de acero al carbono J55 boronizado, según proceso EndurAlloyMR (por Endurance Technologies Inc., Calgary, Canadá).Las probetas fueron limpiadas y decapadas para luego ser recubiertas y tratadas térmicamente.La caracterización morfológica se llevó a cabo por microscopía electrónica de barrido (MEB).La distribución elemental en la zona de contacto entre el recubrimiento y el compuesto intermetálico se determinó empleando la técnica EDX-Mapping, y la zona de difusión se determinó empleando la técnica EDX-LineScan.Los resultados obtenidos en el análisis elemental permitieron comprobar la existencia de una zona de difusión entre el recubrimiento y el compuesto intermetálico de aproximadamente 5 µm de espesor, lo que se traduce en una excelente adherencia, al tiempo que aumenta la probabilidad de cubrir las microgrietas y preserva la protección anticorrosiva de piezas boronizadas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".